為什麼建構在相同模型上的 AI 代理，成果卻天差地遠

G2 分析了 1 月至 7 月中旬超過 2,950 則經驗證的評論，想了解使用者最常抱怨什麼。最大的不滿是準確度，而不是價格。幻覺與錯誤回答佔評論者所有不滿意見的 14%。在一個人人都只想爭論成本的年度，這項問題的排名竟高於成本。

值得先弄清楚這些評論者是誰，因為這會改變這個數字的意義。他們大多在談論每個人瀏覽器分頁裡都開著的通用型助理，而不是描述正式上線客服代理的 CX 團隊。他們向模型提出問題，得到一個語氣篤定的答案，接著得自己判斷答案是否正確。

接著，G2 訪問了 4 家以相同模型打造正式上線系統的廠商，詢問它們的實際失誤率。結果最低只有 1%。

因此，真正被比較的並不是模型與模型之間的差異，而是自己下提示詞使用的模型，與有人圍繞模型打造的系統之間的差異。底層技術相同，結果卻天差地遠。Maven 正是 G2 訪問的 4 家廠商之一。

差距從何而來

這 4 家廠商所描述的內容，沒有一項與選用哪個模型有關。它們的說法大致相同：系統分步驟運作，而非一次產出；答案取自即時資料，而不是模型在訓練中碰巧記住的內容；它們會衡量任務實際完成的頻率，並且每週至少改寫一次提示詞與邏輯，其中一家甚至每天都這麼做。這些全是圍繞模型所做的工作，而不是針對模型本身。

更有參考價值的是，它們對投入重點的看法一致。4 家廠商都表示，困難之處不在日常問題，而在邊緣案例與多步驟任務。因此，它們打造的系統能察覺自己力有未逮，並把對話轉交給真人，而不是瞎猜。Maven 在調查中的說法是：「缺乏可信賴備援邏輯的自主能力不是功能，而是風險。」

差距大致就在這裡。自己對模型下提示詞時，檢查結果的人是您；而正式上線的系統，則是設計成這項工作永遠不會落到客戶身上。G2 說得很直白：這些廠商遇到的失誤並沒有比較少，而是在任何人察覺之前就攔截下來。

代理與聊天機器人之爭，多半只是用詞之爭

G2 直接詢問這 4 家廠商：AI 代理是否比這個類別仍稱為聊天機器人的產品更可靠？它們的回答大致相同，而這對靠這個名詞做行銷的人來說並非好消息。在正式環境中，兩者的差異遠不如行銷話術所說的那麼大，而單純把一個標籤換成另一個，本身並不能解決任何問題。

這一點對買方的影響比對廠商更大。如果您是衝著「代理」這個詞採購，買到的只是標籤，而不是能力。一家廠商稱自己的產品為代理，另一家換個名稱，並不能告訴您兩者是否會查詢您最新的知識、是否能察覺自己沒有把握，或上線後是否會以真實對話進行檢驗。這些是客戶服務中代理式 AI 的特性，而且沒有一項會隨著標籤自動附帶。

真正有參考價值的問題，都與產品如何打造有關，而且這 5 個問題在第一次通話時就能提出。

• 答案從哪裡來？它會查詢您的即時知識，還是依賴模型在訓練中吸收的內容？
• 沒有把握時會怎麼做？它會轉交，還是用答對時同樣篤定的語氣瞎猜？
• 多久會有人以真實對話檢查它的答案？衡量的又是什麼？
• 您的團隊能否調整代理的行為，還是每次微調都得回頭找廠商？
• 它能否在您的系統中實際執行操作，還是只能告訴客戶該怎麼做？

如果廠商能回答全部 5 個問題，代表確實有人下過功夫。如果第 1 題答得漂亮，之後就含糊其詞，那他們只是買了模型，再包上一個小工具。更完整的清單請參閱我們的指南：如何評估企業客戶服務的 AI 代理。

買方常略過的部分

這 4 家廠商所描述的，正是 Maven 五層架構所建立的技術堆疊。模型只是其中一層，讓它可靠的一切都圍繞著它：代理知道什麼、被允許做什麼、上線後如何檢查它的工作，以及由誰掌控防護機制。買方通常只比較模型，因為這一層掛著知名品牌。然而 G2 資料所指向的一切，都在另外 4 層之中，這也是自主解決與「好答案」截然不同的原因。

這也說明了，無論業界怎麼假設，快速部署與可靠並不互相衝突。打造這些層級確實需要真正的工程投入，但只需在平台內完成一次，而不是在每位客戶的技術堆疊中變成一項 6 個月的專案。

下過功夫的成果

Mastermind 在 6 週內達到 93% 的自主解決率。K1x 在第 1 週就達到 80%。Rho 在未增聘人力的情況下，每月多承接 12% 的聯絡量，同時維持 95% 的 CSAT。Quest 以 Maven 打造 AskQ，直接串接既有的知識庫與案件系統，無需任何資料移轉，並以客戶滿意度而非分流率來評估成效。

Maven 自身的評論也呈現相同趨勢：20 則經驗證評論平均 4.8 分（滿分 5 分）。值得看看使用者實際提到的內容：單一引擎同時處理聊天、電子郵件與語音，無需維護多個需同步的機器人；知識檢索會標示過時、重複與互相矛盾的文章，而不是根據最先找到的那篇回答；在 Salesforce 或 Zendesk 上的設定以天計算。這些全都是圍繞模型的部分。

在 8 月 25 日發布的 G2 2026 秋季報告中，Maven 入選客戶服務自動化中型企業 Grid、AI 客服代理中型企業成效指數，以及 AI 客服代理導入指數。指數報告依據的是客戶對實際成效與導入過程的評價，而非公司規模或知名度。它們衡量的，正是 G2 更廣泛資料顯示其他地方普遍出問題的那件事。

差距本身就是重點

真正值得關注的數字，是 14% 與 1% 之間的差距，因為兩者都建立在同樣少數幾個模型之上。技術本身無法解釋這麼大的差距。能解釋的是：是否有人願意打造那些能在客戶看到錯誤答案之前就將其攔截的部分。這也是為什麼解決率只有在您知道它如何衡量之後才有意義。

多數買方仍在比較模型名稱，而 G2 訪問的這 4 家廠商早已不這麼做了。

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